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《基于结构重参数化的工业钢材缺陷检测研究》

一、引言

随着工业自动化和智能制造的快速发展，工业钢材的质量检测成为关键环节。钢材作为重要的工业原材料，其质量直接关系到产品的性能和安全。传统的钢材缺陷检测方法主要依赖人工视觉检查，但这种方法效率低下、易受人为因素影响，难以满足现代工业生产的需求。因此，研究基于结构重参数化的工业钢材缺陷检测方法，提高检测效率和准确性，具有重要的现实意义。

二、结构重参数化概述

结构重参数化是一种深度学习中的优化技术，通过改变网络结构的参数来提升模型的性能。在工业钢材缺陷检测中，通过重参数化技术可以调整卷积神经网络的结构，使其更适合于特定类型的缺陷检测任务。此外，重参